Az egyéni védőkorlátok létrehozása a DeepSeek-R1 modellhez több lépést foglal magában, és kihasználja az Amazon alapkőzet képességeit a biztonság és az irányítás javítása érdekében a generatív AI alkalmazásokban. Itt található egy részletes útmutató a védőkorlátok megvalósításához:
előfeltételek
A védőkorlátok beállítása előtt ellenőrizze, hogy van -e AWS -fiókja az Amazon alapkőzetéhez és a szükséges IAM engedélyekhez. Ezenkívül már be kellett volna importálni a DeepSeek-R1 modellt az Amazon Bedrock egyedi modell importálási funkciójával [4].
1. lépés: A környezet beállítása
1. Hozzáférés az Amazon alapkőzethez: Keresse meg az Amazon alapkőzet-konzolt, és győződjön meg arról, hogy hozzáférhet-e a DeepSeek-R1 modellhez.
2. Telepítési függőségek: Használjon Jupyter notebookot vagy hasonló környezetet a szükséges függőségek telepítéséhez. Ez megtehető a Python könyvtárakkal, mint például a „Boto3” az AWS szolgáltatásokkal való interakcióhoz [4].
2. lépés: A védőkorlát konfigurálása
1. Hozzon létre egy védőkorlátot: Használja az AWS Management Console -t vagy egy programozási megközelítést a „Boto3” segítségével egy védőkorlát létrehozásához. Ez magában foglalja az Ön konkrét felhasználási tokjához szabott politikák meghatározását, például tartalomszűrőket, téma -szűrőket, szószűrőket és érzékeny információs szűrőket [2] [4].
2. Konfigurálja a szűrőket: Például, ha egészségügyi kontextusban dolgozik, létrehozhat egy "Healthcare Content szűrők" nevű védőkorlátot. Állítsa be a szűrő szilárdságát mind a bemeneti, mind a kimenetre "magasra" olyan kategóriákhoz, mint a gyűlölet, a sértések, a szexuális tartalom és az erőszak [1].
3. Engedélyezze a gyors őrzést: Végezze el a védőkorlátokat, hogy megakadályozzák az azonnali támadásokat azáltal, hogy konfigurálják azokat a káros vagy nem megfelelő utasítások észlelésére és blokkolására, mielőtt elérik a modellt [3] [4].
3. lépés: A védőkorlátok tesztelése
1. Indítsa el az API modellt: használja a „InvokeModel API” -t a védőkorlátok teszteléséhez. Ez magában foglalja a tokenizer és az alapkőzet futásidejű kliens inicializálását a modellel való kölcsönhatáshoz [1].
2. Futtassa a teszt eseteit: Kezdje egy forgatókönyvvel, hogy védőkorlát nélkül figyelje meg a modell nyers válaszait. Ezután újra ugyanazokat a felszólításokat kell újraindítani a védőkorlátokkal, hogy lássák, hogyan beavatkoznak és blokkolják a nem megfelelő tartalmat [1].
3. Értékelje a teljesítményt: Értékelje meg a védőkorlátok hatékonyságát azáltal, hogy különféle bemenetekkel, például korlátozott témákkal vagy érzékeny információkkal vizsgálja azokat, hogy azok helyesen azonosítsák és blokkolják a káros tartalmat [4].
4. lépés: A védőkorlát finomítása
1. Állítsa be a szűrőket: A teszteredmények alapján finomítsa a védőkorlát -házirendeket a szűrő erősségeinek beállításával vagy az új szűrők hozzáadásával, ha szükséges, hogy jobban megfeleljen a felhasználási eset követelményeinek [7].
2. Blokkolt üzenetküldés: Konfigurálja a blokkolt üzenetküldést, hogy megfelelő válaszokat adjon, amikor a védőkorlátok beavatkoznak, biztosítva a zökkenőmentes felhasználói élményt, miközben fenntartják a biztonsági előírásokat [7].
Következtetés
Az egyéni védőkorlátok bevezetése a DeepSeek-R1-hez az Amazon alapkőzet használatával javítja az AI alkalmazások biztonságát és megbízhatóságát azáltal, hogy robusztus vezérlést biztosít a felhasználói bemenetek és a modellkimenetek felett. Ez a folyamat biztosítja, hogy a generatív AI telepítések megfeleljenek a speciális biztonsági kritériumoknak és a szabályozási követelményeknek, ezáltal megbízhatóbbá és biztonságosabbá téve őket.
Idézetek:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6ev6bnsdbetga/bedrock-guardrails-with-deepseek
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-deepseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-your-deepseek-model-deployments-with-amazon-bedrock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-lama-models-with-amazon-bedrock-custom-model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-available-as-a----ganged-serverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails